主从复制指的是把一台Redis服务器的数据复制到其他Redis服务器上，前者称为主节点Master，后者称为从节点Slave，只能从Master单向复制到Slave，一般Master以写操作为主，Slave以读操作为主，实现读写分离。
这里我们所讨论的连接池是MyCat的后端连接池， 也就是MyCat后端与各个数据库节点之间的连接架构。
又赶上一年一度的金九银十的日子，这段期间的招聘岗位相对前几个月会多些，如果在目前公司没有进步、没有前途时，这段时间可以准备一下，去外面看看机会。不过在外面找工作时，可以提前在网上看看招聘信息，看看自己是否达到公司要求。如果多看下高薪资的技术人员招聘要求时，就会发现对三高都有一定的要求，比如下面一家公司的要求就对高并发、高负载和高可用性系统设计要有开发经验。
这是上月在公司内部的一次分享，现把PPT及交流内容整理成博客。 高可用 高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。 解决单点问题主要有2种方式： 主备方式 这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived
应用系统访问到master Redis服务器中，进行写数据的操作，当数据写入完成后，master服务器会将写入的数据复制到Slave从服务器中，进行数据的同步，当应用系统读取数据的时候，会去从服务器中读取数据。主服务器只做写数据操作，从服务器只做读数据的操作，这样减轻了各服务器的压力，提高读写效率，将读、写份离开，也就是数据的读写分离。
高可用（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，通常是指：通过设计从而减少系统不能提供服务的时间。
现在随处可见分布式集群这个词,由于分布式和集群这两个词经常被放在一起使用,所以两个词似乎就是连在一起使用的,其实并非如此.
大多数的分布式系统都分布在多个服务器下的子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。
A,关闭redis,因为刚才连接查看信息,后还在连接中,执行shutdown就可以了
上节说到主从复制的一些问题 我们再来回忆一下 主从复制，增加了一个数据库副本，从数据库和主数据库的数据最终会是一致的 之所以说是最终一致，因为mysql复制是异步的，正常情况下主从复制数据之间会有一个微小的延迟 通过这个数据库副本看似解决了数据库单点问题，但并不完美 因为这种架构下，如果主服务器宕机，需要手动切换从服务器，业务中断不能忍受，不能满足应用高可用的要求
一个分布式应用，发生局部故障是非常麻烦的事。一个数据包在节点之间传递，网络故障，发送方不知道接收方是否接收到了数据。针对分布式应用，我们新增加一层协调者，来管理子进程是一种常见的解决方案。ZooKeeper就是用来做协调任务的。
最近看到有些研发写代码jdbc的配置文件是MGR多个地址。出于好奇它是如何选择连接的，在节点故障的时候，又是如何failover的。于是有了下文的探索与发现。
配置root用户可以访问SHOPPING、ITCAST 以及 ITCAST_RW逻辑库。
1.java.net.SocketTimeoutException . 这 个异 常比较常见，socket 超时。 一般有 2 个地方会抛出这个，一个是 connect 的 时 候 ， 这 个 超 时 参 数 由connect(SocketAddress endpoint,int timeout) 中的后者来决定，还有就是 setSoTimeout(int timeout)，这个是设定读取的超时时间。它们设置成 0 均表示无限大。 2.java.net.BindException:Address alrea
由两种角色构成： （1）主(Master) 可读可写，当数据有修改的时候，会将oplog同步到所有连接的salve上去。 （2）从(Slave) 只读不可写，自动从Master同步数据。 特别的，对于Mongodb来说，并不推荐使用Master-Slave架构，因为Master-Slave其中Master宕机后不能自动恢复，推荐使用Replica Set，后面会有介绍，除非Replica的节点数超过50，才需要使用Master-Slave架构，正常情况是不可能用那么多节点的。 还有一点，Master-Slave不支持链式结构，Slave只能直接连接Master。Redis的Master-Slave支持链式结构，Slave可以连接Slave，成为Slave的Slave。
MMM 即 Multi-Master Replication Manager for MySQL:mysql 多主复制管理器,基于 perl 实现,关于 mysql 主主复制配置的监控、故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件（在任何时候只有一个节点可以被写入），MMM 也能对从服务器进行读负载均衡，所以可以用它来在一组用于复制的服务器启动虚拟 ip，除此之外，它还有实现数据备份、节点之间重新同步功能的脚本。MySQL 本身没有提供 replication failover 的解决方案，通过 MMM 方案能实现服务器的故障转移，从而实现 mysql 的高可用。MMM 不仅能提供浮动 IP 的功能，如果当前的主服务器挂掉后，会将你后端的从服务器自动转向新的主服务器进行同步复制，不用手工更改同步配置。这个方案是目前比较成熟的解决方案。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。对于海量数据的处理 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。
最近在看 Martin Fowler 网站上的Patterns of Distributed Systems系列文章，突然想到，是不是也写一篇文章简单梳理一些分布式系统的学习框架，方便以后查阅，于是就有了这篇文章。下篇文章将会编译Patterns of Distributed Systems系列文章，大家可以与这篇文章对比下，选择自己合适的方式学习。
Redis 在实际使用的过程中，针对不同的场景需要对应的架构，这篇博客主要是总结 Redis 在实际在生产中遇到的架构以及各自的有点和缺点。
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说，是必不可少的一个重要功能；对于MySQL来说，标准的读写分离是主从模式，一个写节点Master后面跟着多个读节点，其中包含两个步骤，其一是数据源的主从同步，其二是sql的读写分发；而Mycat不负责任何数据的同步，具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自身的功能。
在MySQL的高可用架构中，MHA、MGR等方法现在比较流行，mm+keepalive的方法目前来看是比较老旧的办法，今天对这种办法做一个简单的介绍，题目中写的"纸上谈兵"，是因为这个实验我没有做，也不打算做，旨在说明清除原理即可。
我们知道要写一个分布式应用是非常困难的，主要原因就是局部故障。一个消息通过网络在两个节点之间传递时，网络如果发生故障，发送方并不知道接收方是否接收到了这个消息。有可能是收到消息以后发生了网络故障，也有可能是没有收到消息，又或者可能接收方的进程死了。发送方唯一的确认方法就是再次连接发送消息，并向他进行询问。这就是局部故障：根本不知道操作是否失败。因此，大部分分布式应用需要一个主控、协调控制器来管理物理分布的子进程。所以大部分应用需要开发私有的协调程序，协调程序的反复编写浪费时间，这个时候就需要一个通用的、伸缩性好的协调器。就是因为这样的场景，ZooKeeper应运而生，ZooKeeper的设计目的，就是为了减轻分布式应用程序所承担的协调任务。
HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。
以前的redis是单线程模型，其实就是多路复用机制，知道多路复用的来一波6，我们在架构师课程中讲过，那么netty也有，看过老师相关课程的也应该知道。这里不多说了。
由于网络存储的快速发展，网络冗余技术被不断提升，提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性，网络高可用性与网络高可靠性是有区别的，网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余，达到高可用的目的。 比如冗余的交换机，冗余的路由器等
Redis是一个开源的高性能键值对存储系统，具有快速、灵活和可扩展的特性。它是一个基于内存的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种类型的数据结构，如字符串（strings），散列（hashes），列表（lists），集合（sets）等。
为了分载Master的读操作压力，Slave服务器可以为客户端提供只读操作的服务，写服务仍然必须由Master来完成
根据云厂商Benchmark结果，4核8G机器运行 MySQL 5.7 时，可支撑TPS 500，QPS 10000。 但随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL 出现危机：
链接：https://pan.baidu.com/s/1YaCQisOfovSCm5xV1XWtlA 提取码：ecc2 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
Slave Server同样是以非阻塞的方式完成数据同步。在同步期间，如果有客户端提交查询请求，Redis则返回同步之前的数据(注意初次同步则会阻塞)。
原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处。 本文转发自技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/zookeeper/fastleaderelection/ Zookeeper是什么 Zookeeper是一个分布式协调服务，可用于服务发现，分布式锁，分布式领导选举，配置管理等。 这一切的基础，都是Zookeeper提供了一个类似于Linux文件系统的树形结构（可认为是轻量级的内存文件系统，但只适合存少量信息，完全不适合存储大量文件或者大文件），同时提供了对于每个节点的监控与
rpm -ivh mysql-community-release-el6-5.noarch.rpm
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力，特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库， 使用LVS，haproxy
作者：蘑菇先生 出处：http://www.cnblogs.com/mushroom/ 1. 使用Redis有哪些好处？ (1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash (3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行 (4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
今天跟大家聊下，如果Redis某个节点宕机了，要怎么处理？ 我们知道，Redis集群一般采用主从模式，主节点负责写，从节点负责读。 从节点故障 从节点主要提供读服务，为了分摊主服务器压力，一般会有多个从节点。 道。 其中就有一个新主库切换频道，（switch-master） SUBSCRIBE +switch-master
6月6日晚，林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥，粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
考虑一个问题，两台机器，两个公网IP，DNS把域名同时定位到两个IP，这算高可用吗
Zookeeper可以配置多个实例共同构成一个集群对外提供服务以达到水平扩展的目的，每个服务器上的数据都是相同的，每一个服务器均可以对外提供读和写的服务，这点和Redis是相同的，即对客户端来说每个服务器都是平等的。
数据量巨大时，首先把多表分算到不同的DB中，然后把数据根据关键列，分布到不同的数据库中。库分布以后，系统的查询，io等操作都可以有多个机器组成的群组共同完成了。本文主要就是针对，海量数据库，进行分库、分表、负载均衡原理，进行探讨，并提出解决方案。
1. 使用Redis有哪些好处？ (1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash (3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行 (4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除 2. redis相比memcached有哪些优势？ (1) memcached所有的值均
原文链接：http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
墨墨导读：讲述大规模分布式系统的容错架构设计。虽然定位是有“分布式”、“容错架构”等看起来略显复杂的字眼，但是这里用大白话 + 手绘数张彩图，逐步递进，让每位读者都能看懂这种复杂架构的设计思想。
https://www.cnblogs.com/yhxx511/p/9609765.html
高可用（HA）是系统架构设计中必须要考虑的，是指系统所能提供无故障服务的一种能力。
查看采集数据的tomcat日志，习惯性的先翻到日志的最后去查看有没有异常的打印，果然发现了好几种异常信息，但是最多还是这个：
基于主从复制的读写分离，是我们在单机环境下，数据库的性能到瓶颈了，可以通过读写分离，提高后台服务性能。存储这一块的增删改查的并发的处理能力，主库专门负责相对少的写操作，从库专门负责相对多的读操作，主库的数据更改通过主从复制同步到从库
当Primary节点完成数据操作后，Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步：
在具体的工程项目中，一个节点往往是一个操作系统上的进程。在本文的模型中，认为节点是一个完整的、不可分的整体，如果某个程序进程实际上由若干相对独立部分构成，则在模型中可以将一个进程划分为多个节点。
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